SZABÓ, M. Kompenzace zkreslení vzniklých pohybem objektů snímaných řádkovou kamerou [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta strojního inženýrství. 2023.

Posudek vedoucího

Škrabánek, Pavel

Předložená diplomová práce popisuje vývoj a evaluaci metody pro potlačení zkreslení způsobeného nežádoucím pohybem snímaného objektu při jeho snímání pomocí řádkové kamery. Konkrétně je tato metoda určena pro potlačení zkreslení vzniklých dýcháním ještěrek při jejich snímání řádkovou kamerou. V práci je rovněž představena metodika pro evaluaci kvality rekonstrukce obrazu, a tato metodika je aplikovaná na řešený problém. Teoretická část práce obsahuje stručné představení metod, které metoda prezentovaná v této práci používá. V práci chybí rešerše mapující techniky využívané ke kompenzaci výše zmíněného typu zkreslení. Zde je třeba zmínit, že takovéto techniky doposud nebyly publikovány. S přihlédnutím k tomuto faktu konstatuji, že všechny cíle uvedené v zadání diplomové práce student splnil, s tím že fakt, že žádné metody zatím neexistují by měl být v práci zmíněn. Problém, který student v práci řešil je nový, a značně komplexní. Obrazová data, které student obdržel, pocházejí z pilotní studie, a nebyla získána za optimálních podmínek, což ještě více ztížilo řešení problému. Navzdory všem těmto faktům, student dokázal navrhnout funkční řešení, a to zcela samostatně. Student aktivně konzultoval, jak návrh řešeni, tak i tvorbu textu. Díky těmto konzultacím jsou navržená řešení z textu pochopitelná, a to i navzdory jejich značné komplexnosti. Srozumitelnosti napomáhá i analýza problému, která je součástí práce. Teoretická část práce se může jevit jako stručná, nic méně její rozsah odpovídá množství metod, které prezentované řešení využívá (plnohodnotné představení všech metod by rozsahem odpovídalo menší monografii). Text je logicky strukturovaný. V textu jsou povětšinou dodržovány požadované formální úpravy, včetně dostatečně informativního popisu obrázků. Matematický aparát se v textu vyskytuje v malé míře, a to převážně v pseudokódu, který je využíván k popisu algoritmů. Zápis pseudokódu však není zcela nezávislý na platformě. Vyhodnocení výsledků je vhodně navrženo a jejich diskuse je adekvátní. Zejména oceňuji, že student jasně uvádí jak výhody, tak i nevýhody navrženého řešení. Text obsahuje občasné gramatické chyby a nevhodné obraty. Grafická úprava práce je dobrá. Práce s literaturou a citacemi odpovídá požadavkům na diplomové práce. Navržené řešení je využitelné v praxi, a však mnohem podstatnější je specifikace problému a vytýčení možných výzkumných směrů, které student v rámci své práce provedl. S přihlédnutím k všem těmto faktům práci doporučuji k obhajobě a hodnotím ji známkou A.

Posudek oponenta

Shehadeh, Mhd Ali

This thesis focuses on compensating for distortions caused by the breathing movement of lizards in LSC images. The author successfully demonstrates their understanding of image editing techniques and maintains a well-structured layout throughout the thesis. The introduction effectively establishes the goal of the work. The problem analysis in chapter 2 provides a clear overview of the LSC scanning setup and the types of distortions being addressed. While the review of image processing methods in chapter 3 is adequately detailed, the author fails to specify the interpolation method used, which creates confusion in later chapters. However, chapters 4 and 5 are well-written and arranged in a very comprehensible manner. Compensation algorithm and evaluation method show good results. Nevertheless, it is crucial to address their limitations. Above all, I admire the student's ability to identify the limitations of this work in chapter 6 discussion, where he points out to areas of possible improvements. Despite the valuable algorithm presented for distortion correction, there are a few scientific errors that need addressing. For instance, there is an incorrect statement on page 30 regarding subtracting opened images to highlight edges (vice versa for closed images). Furthermore, there is confusion surrounding the interpolation methods used. The thesis is written at a high language level with minimal typographical errors such as "displazed" on page 41, a mistake in Fig 35 where graph (b) is mislabelled as (a). some of the keywords used are too general to indicate to this work, for example "evaluation" and "reference". To improve the work, it is recommended to classify the distortions occurring along both contour lines instead of separately considering the right and left sides. This can be achieved by implementing an identifying algorithm that compares both sides and determines the type of distortions present. For example, in Figure 14, it is observed that the front legs experience a different distortion due to the lizard shifting position in the same direction (in contrast to the breathing distortion which happens on opposite direction for right/left side). Additionally, in Algorithm 2, if the standard deviation exceeds 1, the algorithm continues upwards (or downwards) until the contour becomes vertical enough. However, this criterion may result in shortened contours, especially if the lizard is tilting at a constant angle. For instance, in Figure 21.b and Figure 7.a, the contours will be significantly shorter. Addressing these aspects will enhance the accuracy and completeness of the thesis's analysis and contribute to a more comprehensive understanding of the distortions caused by the breathing movement of lizards in LSC images. In conclusion, the thesis provides a comprehensive exploration of compensating for distortions caused by the breathing movement of lizards in LSC images. The compensation algorithm and evaluation method yield positive outcomes. Overall, I classify this work as good and award it a grade of C. Questions: Question 1: In section 4.5.1, it was stated that quadratic interpolation is used for interpolating the lizard's body, while linear interpolation is used for interpolating the background. However, algorithms 3 and 4 and attached m-files indicate the use of the spline function from MATLAB, which is a form of cubic spline interpolation. It appears that there might be a confusion resulting from the query points used in the two algorithms, which are either quadratic or linear. Could you provide clarification on this inconsistency or provide an explanation for the choice of interpolation method? Question 2: On page 46, it is mentioned that the quadratic range [-7, -6.5] used in the algorithm was determined experimentally to yield the best results. However, no specific optimization criteria were mentioned. Could you elaborate on the criteria used for selecting this particular interval? Question 3: In Figure 32, the author presents unregistered and registered images stacked to compare the LSC images with the reference image. After registration, there is a noticeable distortion in Figure 32(c), which is evident even in the reference image, contrary to what was expected. please provide an explanation for this occurrence?

eVSKP id 149175